製造業の現場力を高めるAI活用：新規事業開発支援の実際事例
背景・課題
製造業においては市場変動や技術進歩が速く、新規事業アイデア創出や商品企画を加速させることが重要課題となっています。しかし、現場ではアイデア抽出の属人化や、客観的なデータ分析に基づく判断の不足、検討から実行までのプロセスが長期化しやすい点が課題となっています。
AI活用ソリューション
過去のプロジェクトや市場分析データ、顧客ヒアリング情報をAIで分類・要約し、類似事例や関連トピックを現場担当者へレコメンド。ヒトからの自由なアイデア発案とAIからの提案を組み合わせ、アイデアの“質”と“被り”を検証しながら整理するプロセスを構築。これにより関係部署の検討会議の精度が向上し、企画から提案書作成・意思決定のスピードが段階的に改善されました。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 新規事業や新製品の初期構想フェーズで情報やアイデアが属人化しやすく、調査・整理・仮説立案に平均3か月程度要する。立案精度にばらつきがあった。
- 仮説立案関連の工数は従来平均80時間から約65時間に削減。短縮効果や質向上は、社内調査グループの３拠点で約半年かけて検証。
導入後 (After)
- AIのレコメンドを参考に、現場のアイデアに客観データと事例情報が付加。調査・仮説検証の作業を約2割短縮。アイデア会議の質も安定し、早い段階で不要案を削除できるようになった。
イメージ図
成果・効果・ROI
新規事業提案から初期審査通過までのリードタイムを20%短縮。提案の通過率も前年同時期比で10%向上し、新規アイデアの実現性向上に寄与。AI導入にかかった費用は2年で回収見込み。
実事例
A社ではAIによる過去実績・市場分析データからのレコメンド機能を企画会議に導入。現場独自の発想と過去の知見によるバランスのとれた提案が増え、会議参加者の負担軽減につながった。
さらなる展開
新商品の企画や技術提案以外にも、R&D部門やカスタマーサポート部門での活用を計画。社内教育にも展開し、AIの分析をもとにしたディスカッション文化の全社定着を目指している。
導入ロードマップ
- 現状調査 - 既存の新規事業開発フロー調査と現場ヒアリングを実施し、現状の課題を整理。
- 小規模検証（PoC） - 1拠点でAI分析とアイデア会議を組み合わせた検証を3か月実施。プロセスの有効性・改善ポイントを把握。
- 効果測定 - 短縮できた工数やアイデア提案数、会議参加者の満足度アンケートなどから定量・定性評価。
- 社内展開 - 成果をもとにマニュアル化し、他拠点・他部門でも導入拡大。
- 全社運用・さらなる改善 - 全社的なPDCAに基づき、AIレコメンドアルゴリズムのチューニングや現場フィードバックを反映。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。